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mysql 数据分析

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所以需要学习数据库技术，一般是Mysql 。所以需要学习数据库技术 ， 一般是Mysql，1.数据处理工具:Excel 数据分析司，在一些公司，还有数据产品经理、数据挖掘工程师等等，数据分析会用到哪些工具？从技术角度来说，虽然数据分析有两种应用方式和数据分析和开发和数据分析 ， 但从业者需要具备三个基础知识，即数学基础、统计学基础和计算机基础 。

1、超详细MySQL数据库优化【mysql 数据分析】数据库优化，一方面是找出系统的瓶颈，提高MySQL数据库的整体性能，另一方面需要合理的结构设计和参数调整，提高用户的对应速度，同时需要尽可能的节约系统资源，让系统提供更大的负载 。硬优化是运营服务器的硬件和参数设置 。2.1软优化2.1.1查询语句优化1 。首先，我们可以使用解释或描述(缩写:DESC)命令来分析查询语句的执行信息 。2.示例:display:会显示查询数据读取的数据的索引和数量等信息 。2.1.2优化MySQL中的子查询 。

嵌套查询时会创建一个临时表 ， 临时表的建立和删除会有很大的系统开销，而连接查询不会创建临时表 ， 所以效率比嵌套子查询高 。2.1.3使用索引索引是提高数据库查询速度的最重要方法之一 。请参考作者关于index的文章，详细介绍 。这里记录了使用index的三个注意点:2.1.4字段较多的表的分解表 。

2、一般 数据分析师常用的工具有哪些?①数据处理工具:Excel中的Excel需要重点关注数据处理的重要技巧和函数的应用，尤其是数据清洗技术的应用 。这个应用可以去伪存真，掌握主动权，全面掌控数据；Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏数据值，轻松整合海量数据:各种图表类型的制作技巧以及PowerQuery、PowerPivot的应用，可以展现数据可视化效果 ， 让数据说话 。

但基于Excel的数据处理能力有限，在一家中型互联网公司，还是很难胜任数据分析的岗位 。所以需要学习数据库技术，一般是Mysql 。你需要了解MySQL管理工具的使用和数据库的基本操作；数据表的基本操作，MySQL的数据类型和运算符，MySQL函数，查询语句，存储过程和函数，触发器和视图等 。高水平的同学需要学习MySQL备份与恢复；熟悉完整的MySQL数据系统开发流程 。

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